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numpy基礎語法學習筆記

發(fā)布時間:2020-06-19 14:35:57 來源:網絡 閱讀:201 作者:nineteens 欄目:編程語言

  import numpy

  numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4])

  array([1, 2, 3, 4])

  numpy.array的屬性:numbers.dtype

  numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4.0])

  print(numbers)

  [ 1. 2. 3. 4.]

  numpy.array默認為同一dtype,自動向上轉型

  matrix = numpy.array([

  [5, 10, 15],

  [20, 25, 30],

  [35, 40, 45]

  ])

  print(matrix[1:3,])

  1,2行全部(從0行開始)

  [[20 25 30]

  [35 40 45]]

  print(matrix[1:3,1])

  1,2行第1列

  [25 40] (雖然符合結果但是為何是這種表示方式…)

  print(matrix[1:3,1:2])

  [[25]

  [40]]

  這就符合預期了

  print(np.arange(15)) np.arrange()

  [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]

  默認從0開始,間距為1

  np.arange(18).reshape(3,2,3)

  array([[[ 0, 1, 2],

  [ 3, 4, 5]],

  [[ 6, 7, 8],

  [ 9, 10, 11]],

  [[12, 13, 14],

  [15, 16, 17]]])

  np.linspace(0, 99, 100)

  array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.,

  11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21.,

  22., 23., 24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32.,

  33., 34., 35., 36., 37., 38., 39., 40., 41., 42., 43.,

  44., 45., 46., 47., 48., 49., 50., 51., 52., 53., 54.,

  55., 56., 57., 58., 59., 60., 61., 62., 63., 64., 65.,

  66., 67., 68., 69., 70., 71., 72., 73., 74., 75., 76.,

  77., 78., 79., 80., 81., 82., 83., 84., 85., 86., 87.,

  88., 89., 90., 91., 92., 93., 94., 95., 96., 97., 98.,

  99.])

  A = np.array( [[1,1],

  [0,1]] )

  B = np.array( [[2,0],

  [3,4]] )

  print(A)

  print("---------")

  print(B)

  print("---------")

  #print A*B

  print(A.dot(B))

  print("---------")

  print(np.dot(A, B))

  [[1 1]

  [0 1]]

  [[2 0]

  [3 4]]

  [[5 4]

  [3 4]]

  [[5 4]

  [3 4]]

  *乘號意味著同行同列數值相乘

  矩陣乘法則是dot點乘

  可用np.dot(A, B)

  或者A.dot(B)

  A是一個矩陣

  np.exp(A)

  將A中所有的值作為e的指數,更新

  np.sqrt(A)

  將矩陣A中所有的值取其正根

  np.floor(A)

  將矩陣A中的所有值進行向下取整

  A.ravel()

  將一個矩陣降至一維,(拉平)

  A.T

  意為矩陣的轉置

  a.reshape(3, -1)

  寫-1的意思是讓其自動計算

  np.hstack((A, B))

  水平拼接兩個矩陣

  np.vstack((A, B))

  垂直拼接兩個矩陣

  np.hsplit(a,3)

  水平切割鄭州婦科醫(yī)院 http://mobile.120zzzy.com/

  將整個矩陣平均分為3份(列數一定要為3的倍數,以此類推)

  np.hsplit(a, (3,4))

  水平切割

  在矩陣的第三列和第四列進行切分(結果是3個)

  vsplit 以此類推

  值得一提的是

  A 為ndarray類型時

  C = A可以得到

  C is A 為True

  C 與A完全相同,且共用同一個內存(類似指針)

  C = A.view()

  C is A 為False

  C與A不相同,id不同,但所指向的數組,其值相同且同時更新

  C = A.copy()

  C is A為False

  C與A 不相同,id不同,所指向的數組也完全不同

  A.argmax(axis=0)

  找到A這個矩陣上,按列索引,每一列中最大數值的一行

  axis=1

  是每一行中,最大數所在的列號

  B =np.tile(A,(2,3))

  使B 拓展2,3倍

  A.sort(axis = 1)

  按行排序

  a = np.array([4, 3, 1, 2])

  j = np.argsort(a)

  [2 3 1 0]

  [1 2 3 4]

  從小到大 按照行下標進行排序


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